模糊理论在电力负荷预测中的应用

提出了一种预测电力系统负荷的新方法。该法首先根据模糊聚类分析的方法对电力负荷及其相关环境因素的历史样本进行归纳分类，然后采用合适的模糊数及模糊集刻画出各类样本中负荷变化的模式及环境因素的特征，最后，由未来环境因素状态判定未来负荷变化属于哪种模式，从而预测出电力负荷的未来值。文中以我国某省中期负荷预测为例，说明了所提方法的有效性。     

中长期电力负荷的模糊回归预测

针对中长期电力负荷预测中观测数据及负荷变化规律的模糊性，提出了一种新的负荷预测方法－模糊回归预测。该方法通过建立具有模糊回归参数的回归模型，可以直接由模糊观测数据预测出未来负荷值。文中通过实际算例验证了所提方法的可行性。     

特殊节假日的短期电力负荷预测新方法

针对电力系统短期负荷预测中特殊节假日负荷预测的特殊性，提出一种基于模糊逻辑的预测方法，该方法合理运用了模糊逻辑对不确定问题的推理能力，克服了特殊节假日由于负荷特性的不同以及历史数据的缺乏所导致的预测困难，仿真结果验证了该方法的可行性。     

基于模糊理论的电力负荷预测研究

电力系统负荷预测对电力系统规划和运行极其重要，论述了电力负荷预测的内容和基本过程。将模糊理论应用到电力系统的负荷预报中，基于模糊理论的电力负荷预测可以达到较高的精度，效果良好。     

特殊节假日的短期负荷预测新方法

本文针对电力系统短期负荷预测中特殊节假日负荷倾测的特殊性，提出一种基于模糊逻辑的预测方法，该方法合理运用了模糊逻辑对不确定问题的推理能力，克服了特殊节假日由于负荷特性的不同以及历史数据的缺乏所导致的预测困难，仿真结果验证了该方法的可行性。     

支持向量机在短期负荷预测中的应用

采用一种有效的负荷聚类分析处理技术,把FCM模糊聚类算法和支持向量机的短期负荷预测相结合。该方法考虑到负荷变化的周期性特点,应用模糊聚类分析的基本原理,对原始样本进行模糊聚类分析,选取与预测样本特征相似的样本作为训练样本,建造负荷预测的支持向量机模型。实例分析证明,该方法能够有效地提高负荷预测的精度,缩短了预测时间。     

基于自适应模糊神经元网络的电力短期负荷预测

利用模糊神经元网络（ＦＮＮ）进行电力短期负荷预测．给出了模糊神经元网络结构和部分输入变量的模糊化．ＦＮＮ采用ＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ－Ｍｅａｎ－Ｓｑｕａｒｅ）算法，并用历史负荷数据进行训练．一经训练，网络就能应用于在线负荷预测．在预测过程中，权值按最近的负荷行为自适应调整．测试结果表明，该方法具有较好的精度和较快的速度．     

模糊层次分析法在系统中长期负荷协调控制预测中的研究

电力负荷预测是电力系统规划的重要工作之一.提出一种改进的模糊层次分析法来进行中长期负荷预测.首先,采用三角模糊数表征专家判断信息以充分考虑专家判断的模糊性,采用层次分析法对专家判断结果进行处理以得到方案层各方案的最优权重.该负荷预测模型综合考虑了影响电力负荷的多种不确定因素,并在综合不同模型预测结果的过程中引入专家经验.最后,研究结果表明,该方法相比传统方法能够更好地应用于电网中长期电力负荷预测.     

基于径向基函数和模糊逻辑的短期电力负荷预测

综合考虑温度、日期类型和天气等因素对短期电力负荷的影响,提出了将径向基(RBF)网络和模糊逻辑相结合的预测方法。利用具有非线性逼进能力的RBF神经网络预测出预测日的最大负荷值和最小负荷值,并用模糊逻辑预测出预测日的负荷系数,进而得到预测日的负荷值。实际算例表明:该方法同BP网络相比,具有较高的预测精度,证明了该方法的有效性。     

电力系统负荷预报的模糊理论方法

基于电力负荷预测工作是整个电力系统规划设计和安全运行的基础,将模糊理论应用到电力系统的负荷预报中,建立了电力负荷预测的模糊时间序列模型．提出了确定系统模糊度最小的方法,并将其应用于实际的电力负荷预报工作．结果表明,该模型预测可以达到较高的精度,效果良好．     

二级模糊因素的负荷预测线性回归法

基于经典的线性预测回归模型，引入了模糊因素对预测结果的影响，构成了二级模糊因素的多元线性回归法。最后对两种方法作出了比较，说明本文所述方法是比较理想的。     

神经网络方法在城市需水量预测中的应用

本文详细阐述了采用BP神经网络和模糊神经网络进行城市需水预测的方法,并将这两种方法和灰色预测模型应用到石河子市需水预测的实证研究中.通过对这三种方法进行比较研究,发现在相关因素数据比较齐全时,两种神经网络的模拟结果精度较高,模糊神经网络方法的模拟精度最高.     

模糊逼近算法与人工神经网络预测功能

有些实际问题是无法用已知的很多定量预测方法预测的，这更是在预测中有极大局限性的人工神经网络难以解决的问题．本文通过对预测问题模糊逼近算法的研究，提出新的模糊逼近泛函微分方程定量预测方法，并从而化为能用人工神经网络预测的方法，扩充人工神经网络解决实际问题的功能．     

煤炭自燃早期预报的模糊聚类关联分析法

针对煤炭自燃危险程度的模糊聚类分析预报法存在的不确定性，提出用关联分析法对其进行补充、修正与完善。即用模糊聚类分析法分类后，用关联分析法求待预报样本与各类之间的关联度，根据相关程度预报，将两种方法组合成模糊聚类关联分析预报法。用该法对煤炭自燃早期预测预报，不仅克服了模糊聚类单一分析预报法的不足，使定性预报转为定量预报，而且提高了预报的准确程度，为有针对性的控制煤炭自燃提供了更科学的依据。     

应用多元模糊推理预测方法进行邮电业务总量预测

采用一种新的模糊预测方法--多元模糊推理预测方法进行邮电业务总量预测的研究.该方法利用邮电业务总量和三个产业的生产总值的历史数据建立模糊推理规则,从而进一步建立邮电业务量水平跟三个产业的生产总值之间的模糊蕴涵关系,通过模糊推理得到业务量预测结果.该方法对预测问题中存在的不确定因素进行了处理,克服了其它模型中知识的凝固性,能够象专家一样不断地总结新的经验并调整原有的经验,具有自学习功能.利用某地区的实际数据进行分析计算,并将结果跟模糊神经元网络预测法的结果进行比较,表明多元模糊推理预测方法是有效的.     

基于二型模糊逻辑的交通流量预测

提出了一种改进的模糊c均值聚类算法,该算法将模糊聚类的对象从单值扩展到区间,在构造二型模糊系统时,通过对历史数据的学习提取二型模糊规则,克服了专家方法不能对未知领域提取规则的不足.在此基础上,针对智能交通系统,提出一种新的基于二型模糊逻辑的交通流量预测方法.该方法应用区间型二型模糊集具有上下限隶属度函数的性质构造预测区间,适合于处理具有复杂不确定性的情况.通过隶属度函数可以反映出该区间中预测值的可靠性,从而克服了其他预测方法仅给出单值且稳定性不高的缺点.仿真结果表明,基于二型模糊逻辑的流量预测区间具有较高的准确度,其平均相对误差低于6%.     

基于事例推理短期负荷预测方法的改进

针对基于事例推理（CBR）短期负荷预测中的事例库组织，提出第一级按不同的时刻和星期类型粗分类、第二级按照模糊聚类方法细分类的二级分类方法，可以很好地实现不同预测环境之间的相似性和相异性；针对事例的检索，提出模糊优先比的定量属性检索方法，按此方法进行检索不但可以提高检索效率，还可以对检索过程进行控制．实际算例表明，以此方法进行负荷预测的周平均相对误差为2．620%，低于一般的CBR方法和单一预测方法．     

一种模糊组合预测方法

针对预测问题的不确定性,提出一种将组合预测结果扩展到置信集合的模糊组合预测方法.该方法利用概率中置信区间原理并结合模糊数概念,对观测值和各单项预测值进行模糊描述;以组合预测值对观测值的拟合度最高为目标,建立模糊规划模型,求解权重系数.该组合预测方法与单项预测方法相比,预测精度有所提高,具有一般组合预测方法的优点,并以模糊数的形式将预测结果确定在一置信集合内.最后以实例证明了该方法的有效性.     

基于QPSO算法优化的区间二型模糊逻辑系统预测

设计了一类区间二型模糊逻辑系统,研究基于历史数据的预测问题.在区间二型模糊逻辑系统设计中,前件、后件、输入测量区间二型模糊的主隶属函数均选择成具有不确定标准偏差的高斯型二型隶属函数.量子粒子群优化(QPSO)算法用来调整所设计的区间二型模糊逻辑系统参数.部分欧洲智能技术网络(EUNITE)的负荷竞赛数据和美国田纳西州(WTI)原油价格数据用来测试所提出的模糊逻辑系统预测方法.定义综合评价误差和作为模糊逻辑系统的预测性能指标.仿真研究表明,所提出的区间二型模糊逻辑系统预测方法在收敛性和稳定性上均优于相应的一型模糊逻辑系统.     

含模糊因素的患病风险预测模型

将数理统计方法和模糊数学方法相结合,建立了适合预测患病风险的含模糊因素的回归预测模型,并将所建立的模型和统计中的线性回归模型进行了比较．结果表明：含模糊因素的患病风险预测模型预测效果优于不含模糊因素的预测模型预测效果．